Ce qu’il faut retenir
- L’article 50 de l’AI Act s’applique depuis le 2 août 2026. Il ne crée pas une étiquette unique à poser sur tout contenu lié à l’IA.
- Le fournisseur conçoit certaines informations et certains marquages dans le système ; le déployeur informe les personnes dans des situations précises. Une entreprise peut être l’un, l’autre ou les deux selon le produit.
- Un marquage lisible par machine ne remplace pas l’information visible ou audible exigée pour un deepfake. À l’inverse, un simple bandeau ne résout pas l’obligation technique du fournisseur.
- La bonne méthode consiste à inventorier les parcours, les sorties et les rôles, puis à tester la transparence au premier point d’exposition.
Fournisseur et déployeur : la première bifurcation
Une équipe produit ne peut pas choisir la bonne interface tant qu’elle n’a pas qualifié son rôle. Le fournisseur développe un système d’IA, ou le fait développer, puis le met sur le marché ou en service sous son nom ou sa marque. Le déployeur utilise un système sous son autorité dans un cadre professionnel. Une société qui intègre le modèle d’un tiers dans un service commercial peut donc cumuler des responsabilités différentes selon le niveau de transformation et la manière dont le système est présenté.
Cette lecture évite deux erreurs. La première consiste à déléguer toute transparence au fournisseur du modèle, alors que l’entreprise contrôle le parcours et l’exposition de l’utilisateur. La seconde consiste à reproduire partout le même message, y compris lorsque l’article 50 ne vise pas le cas. Une cartographie sérieuse relie fonctionnalité, rôle, public exposé, type de sortie et support d’information.
Les systèmes placés sur le marché avant le 2 août 2026 ne bénéficient pas d’une suspension générale. La Commission décrit une période limitée jusqu’au 2 décembre 2026 uniquement pour l’obligation de marquage et de détection prévue à l’article 50, paragraphe 2. Elle ne doit pas être étendue aux autres obligations par commodité.
Un chatbot doit informer dès le début, sauf évidence réelle
Lorsqu’un système est conçu pour interagir directement avec une personne, le fournisseur doit permettre que celle-ci sache qu’elle dialogue avec une IA. La Commission retient quatre critères cumulatifs : il s’agit bien d’un système d’IA, l’échange est réellement bidirectionnel, l’interaction est directe et elle concerne une personne physique. Un traitement purement machine à machine ou un moteur agissant en arrière-plan ne relève pas automatiquement de cette obligation.
L’information doit intervenir au début de la première interaction, de manière claire, distincte et accessible. La présence d’un nom fantaisiste ou d’une icône ne suffit pas nécessairement. L’exception liée au caractère « évident » de l’interaction doit être interprétée avec prudence : le test porte sur une personne moyenne raisonnablement informée et attentive, pas sur le concepteur qui connaît déjà l’architecture.
Le message utile explique la nature de l’interlocuteur sans surcharger l’écran. Il indique aussi le moyen de joindre une personne lorsque la décision, le risque ou l’incompréhension le justifie. Pour les équipes qui déploient des assistants interconnectés, le dossier sur les agents et le protocole MCP en entreprise complète ce point par les questions de droits, d’outils et de traçabilité. La transparence d’interface ne compense jamais une autorisation excessive.
Marquage machine et information humaine répondent à des obligations différentes
Les fournisseurs de systèmes générant des contenus synthétiques audio, image, vidéo ou texte doivent concevoir des sorties marquées dans un format lisible par machine et détectables comme générées ou manipulées. Le marquage doit être efficace, fiable, robuste et interopérable, en tenant compte des limites techniques, des coûts et de l’état de l’art. Certaines sorties sont exclues ou traitées de façon particulière, notamment le code source, de courtes séquences de caractères, certaines communications machine à machine ou l’assistance à une édition standard.
Le déployeur qui diffuse un deepfake doit, lui, le signaler à la personne au plus tard lors de la première exposition, sous une forme perceptible sans outil spécial. Une métadonnée embarquée ne remplit pas seule cette fonction. Le contexte artistique, satirique ou fictionnel permet une présentation adaptée qui ne gêne pas l’œuvre, mais n’efface pas toute transparence.
Le texte généré ou manipulé par IA et publié pour informer le public sur une question d’intérêt public suit encore une autre règle. Le déployeur doit le signaler, sauf notamment lorsque le texte a fait l’objet d’une véritable revue humaine ou d’un contrôle éditorial et qu’une personne ou entité assume la responsabilité de publication. Une correction orthographique automatique ou une validation purement formelle ne constitue pas cette revue substantielle.
Enfin, les déployeurs de systèmes de reconnaissance des émotions ou de catégorisation biométrique doivent informer les personnes exposées. Ce cas exige un examen séparé des règles de protection des données et des interdictions éventuelles ; l’article 50 n’est pas une autorisation d’utiliser le système.
L’inventaire produit tient en cinq colonnes
Une revue efficace ne part pas du fournisseur, mais des expériences proposées. Pour chaque parcours, l’équipe consigne : la fonction visible, le rôle juridique de l’organisation, la personne exposée, la sortie produite et le mécanisme de transparence. Elle ajoute le propriétaire de la preuve et la date du dernier test.
| Parcours | Question décisive | Mesure à vérifier |
|---|---|---|
| Assistant conversationnel | L’utilisateur sait-il dès le premier échange qu’il interagit avec une IA ? | Message initial accessible et persistant de façon raisonnable |
| Génération d’image ou de vidéo | Qui fournit le système et qui diffuse la sortie ? | Marquage machine côté fournisseur, information perceptible côté déployeur si nécessaire |
| Texte d’intérêt public | Une revue humaine substantielle et une responsabilité éditoriale existent-elles ? | Journal de validation ou signalement clair |
| Fonction interne | Une personne est-elle directement exposée ? | Qualification documentée, sans étiquette automatique |
Cette cartographie complète l’évaluation des outils d’IA qui promettent un gain de temps. Un outil productif sur une tâche interne peut devenir un produit exposé dès qu’il répond à un client. Elle aide aussi à arbitrer entre service propriétaire et modèle ouvert exploité par l’entreprise : héberger soi-même ne supprime pas la qualification de fournisseur ou de déployeur.
Tester l’information comme une fonctionnalité critique
Le contrôle ne doit pas se limiter à la présence d’un composant dans la maquette. Il faut vérifier le premier accès, le mobile, le lecteur d’écran, les langues proposées, les parcours intégrés par API, les exports, les contenus republiés et la résistance du marquage aux transformations ordinaires. Le résultat attendu est une preuve datée : version du produit, scénario, capture ou sortie technique, résultat et correction éventuelle.
Trois indicateurs sont plus utiles qu’un taux global de conformité : part des parcours qualifiés avec un propriétaire, part des scénarios testés sur la version en production, et délai de correction d’une transparence absente ou trompeuse. Le comité produit examine les exceptions, pas seulement la moyenne.
La sécurité reste un contrôle distinct. Une mention « généré par IA » n’empêche ni l’exfiltration, ni une instruction malveillante, ni un accès indu. Le dossier sur la cybersécurité des agents d’IA traite ces risques. La meilleure interface est celle qui informe justement, sans exagérer ce que le label garantit.
Sources officielles
- Commission européenne, FAQ sur les obligations de transparence de l’article 50, mise à jour du 24 juillet 2026, consultée le 30 septembre 2026.
- Commission européenne, cadre de mise en œuvre de l’AI Act, consulté le 30 septembre 2026.
- Règlement (UE) 2024/1689 établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle, texte officiel consulté le 30 septembre 2026.
La prochaine action raisonnable
Choisir trois parcours réellement en production — conversation, génération de média et publication — puis documenter pour chacun rôle, moment d’exposition, signalement et preuve. Les zones sans propriétaire indiquent où commencer.
